diff --git a/brancheneinstufung.py b/brancheneinstufung.py
index d93f208a..d543714b 100644
--- a/brancheneinstufung.py
+++ b/brancheneinstufung.py
@@ -9020,24 +9020,24 @@ class DataProcessor:
         # +++ NEUER BLOCK: Erstellung des 'is_part_of_group' Features +++++++++++++
         # +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
         self.logger.info("Erstelle Feature 'is_part_of_group'...")
-        # Sicherstellen, dass die Spalten als String behandelt werden und NaNs/Leerstrings korrekt ausgewertet werden
+        
+        # Zugreifen auf die Spalten im DataFrame df_subset
+        # Die Spaltennamen hier müssen den internen Namen entsprechen, 
+        # die in col_keys_mapping definiert wurden (z.B. 'parent_d_raw').
         parent_d_series = df_subset['parent_d_raw'].astype(str).str.strip().str.lower()
         parent_o_series = df_subset['parent_o_raw'].astype(str).str.strip().str.lower()
         parent_p_series = df_subset['parent_p_raw'].astype(str).str.strip().str.lower()
 
-        # Bedingung 1: Parent D ist gefüllt und nicht 'k.a.'
         cond1 = parent_d_series.notna() & (parent_d_series != 'k.a.') & (parent_d_series != '')
-        
-        # Bedingung 2: Parent O ist gefüllt und nicht 'k.a.' UND Parent P Status ist 'x'
         cond2_o = parent_o_series.notna() & (parent_o_series != 'k.a.') & (parent_o_series != '')
-        cond2_p = parent_p_series == 'x' # 'x' für akzeptiert
+        cond2_p = parent_p_series == 'x'
         cond2 = cond2_o & cond2_p
         
-        df_subset['is_part_of_group'] = np.where(cond1 | cond2, 1, 0)
+        # .loc verwenden, um die neue Spalte sicher zuzuweisen und SettingWithCopyWarning zu vermeiden
+        df_subset.loc[:, 'is_part_of_group'] = np.where(cond1 | cond2, 1, 0)
         
         self.logger.info(f"Feature 'is_part_of_group' erstellt. {df_subset['is_part_of_group'].sum()} Unternehmen als Teil einer Gruppe markiert.")
-        # Überprüfen Sie die Verteilung, um sicherzustellen, dass es nicht nur Nullen oder Einsen sind
-        self.logger.debug(f"Verteilung von 'is_part_of_group':\n{df_subset['is_part_of_group'].value_counts(normalize=True)}")
+        self.logger.debug(f"Verteilung von 'is_part_of_group':\n{df_subset['is_part_of_group'].value_counts(normalize=True, dropna=False)}")
         # +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
         # +++ ENDE NEUER BLOCK ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
         # +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++